Какие языки программирования наиболее эффективны для создания сложных алгоритмов разметки данных?

Для создания сложных алгоритмов разметки данных можно использовать разные языки программирования, некоторые из них:

• Python. kata.academy practicum.yandex.ru Популярный язык для работы с машинным обучением и искусственным интеллектом. blog.skillfactory.ru С его помощью пишут программы для машинного обучения, обрабатывают большие данные с помощью готовых библиотек и фреймворков, извлекают и собирают данные из разрозненных источников, визуализируют результаты анализа данных. practicum.yandex.ru
• R. kata.academy practicum.yandex.ru Специальный язык программирования для статистических вычислений. kata.academy Подходит для разработки алгоритмов ИИ, поскольку позволяет легко обрабатывать большие объёмы данных. kata.academy
• Julia. kata.academy blog.skillfactory.ru Динамически типизированный язык, который обеспечивает высокую производительность, приближённую к C++, но с удобством Python. kata.academy Подходит для численных методов, оптимизационных алгоритмов и обработки многомерных массивов данных. kata.academy
• C++. kata.academy practicum.yandex.ru Один из самых быстрых языков программирования в мире. practicum.yandex.ru Скорость важна там, где нужно быстро обрабатывать большие данные. practicum.yandex.ru
• Java. blog.skillfactory.ru practicum.yandex.ru Многофункциональный и кроссплатформенный язык, код на котором одинаково работает на мобильных устройствах, консолях или в системе умного дома. blog.skillfactory.ru На Java написано множество Big Data инструментов с открытым кодом, поэтому разработчики могут на их основе создавать собственные продукты для управления данными. blog.skillfactory.ru
• Scala. blog.skillfactory.ru practicum.yandex.ru Способен быстро обрабатывать большие объёмы информации. blog.skillfactory.ru На Scala написан фреймворк Apache Spark, важный для машинного обучения и анализа больших данных. blog.skillfactory.ru